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index 64268bd..5c69d25 100644
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@@ -677,3 +677,25 @@ cd ~/devops/aiops
 
 **验证**: `go build ./...` ✅ + `tsc --noEmit` ✅ + `npm run build` ✅
 
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+## 2026-06-15 16:00 自动推进
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+### 任务: 仪表盘资源趋势图——真实Agent指标替代随机假数据
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+**背景**: Dashboard 的"资源使用率趋势"图表（ResourceUsageCard）使用 `generateMetricsData()` 函数，通过 `Math.random()` 生成 24 小时假数据（每次刷新数值随机变化）。后端 `GetMetrics` 端点虽然已从 `agent_reports` 按小时聚合真实数据，但存在两个问题：
+1. **后端 bug**: `strftime('%Y-%m-%d %H:00', created_at)` 返回字符串，GORM 无法自动扫入 `time.Time`，导致 `timestamp` 字段为 Go 零值 `0001-01-01T00:00:00Z`
+2. **前端未对接**: Dashboard.tsx 从未调用 `getMetrics()`，直接传 `avgCpu/avgMemory/avgDisk` 给图表组件生成随机波动
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+**修改文件**:
+- `backend/internal/api/handlers/dashboard.go` — `avgPoint.Bucket` 类型从 `time.Time` 改为 `string`，新增 `time.ParseInLocation("2006-01-02 15:00", r.Bucket, time.Local)` 手动解析 SQLite strftime 字符串为 time.Time
+- `frontend/src/components/dashboard/Dashboard.tsx` — 新增 `metrics` state + `dashboardStatsApi.getMetrics(24)` 并行请求，传给 `ResourceUsageCard`
+- `frontend/src/components/dashboard/DashboardCharts.tsx` — 新增 `buildMetricsFromReal()` 将后端 `MetricData[]`（cpu+memory 配对记录）按时间戳分组转换为图表 `{ time, cpu, memory, disk }[]` 格式；`ResourceUsageCard` 新增 `metrics` prop，优先使用真实时间序列，无数据时回退到平均值生成
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+**验证结果**:
+- 后端编译 `go build ./cmd/` ✅
+- 前端 `tsc --noEmit` ✅ + `npm run build` ✅
+- API 验证: `GET /dashboard/metrics?hours=24` 返回 46 条数据点（23小时×cpu+memory），timestamp 正确显示 `2026-06-14T04:00:00+08:00` 等真实时间
+- 浏览器验证: 资源趋势图 X 轴显示 22 个真实小时标签（00:00~23:00），CPU 值呈现业务时段模式（夜间 10-20%，工作时段 40-50%），不再随机变化
+- 注入 48 条真实测试数据（2 台主机 × 24 小时，含业务时段负载模式）用于可视化验证
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+**关键修复点**: GORM 的 `Scan()` 方法无法将 SQLite `strftime()` 返回的文本格式日期自动解析为 Go `time.Time`，必须用 `string` 接收后手动 `time.ParseInLocation()`。